/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
md_mt5_0109_v5
Опубликована
5 мар 2024

md_mt5_0109_v6

Языковая модель4 профессии

Дообученная модель mT5 с 157,4 млн параметров для генерации текста по текстовому входу.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 мар 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Buseak/md_mt5_0109_v6 — модель семейства mT5, дообученная авторами репозитория на базе Buseak/md_mt5_0109_v5. Это encoder-decoder модель с 157,4 млн параметров для генерации текста по текстовому входу; репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README приведены результаты оценки: loss 0,0628, BLEU 0,6537 и средняя длина генерации 18,95 токена.

Назначение дообучения, языки, обучающий датасет и конкретные сценарии применения в карточке не раскрыты, поэтому модель можно описать лишь как общую text-to-text генеративную модель. Приведённые метрики зависят от неизвестного набора оценки и сами по себе не позволяют судить о качестве в конкретной задаче.

Сценарии применения

  • генерация текста по текстовому запросу
  • преобразование одного текста в другой формат
  • эксперименты с моделями семейства mT5

Ограничения

Назначение дообучения, языки и обучающий датасет не описаны. Приведённые метрики оценки не сопровождаются описанием набора данных и не подтверждают качество для конкретного сценария.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

md_mt5_0109_v6

This model is a fine-tuned version of Buseak/md_mt5_0109_v5 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0628
  • Bleu: 0.6537
  • Gen Len: 18.9513

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 15

Training results

Training LossEpochStepValidation LossBleuGen Len
0.19111.09750.08010.635618.9449
0.18542.019500.07820.636518.9446
0.18073.029250.07550.641918.9485
0.1754.039000.07320.643118.949
0.16995.048750.07200.647118.949
0.16696.058500.07010.647418.9497
0.1657.068250.06820.649418.95
0.16048.078000.06730.650818.9505
0.15859.087750.06650.651618.9505
0.151210.097500.06520.651818.9508
0.154311.0107250.06460.65318.9505
0.15512.0117000.06390.653318.9505
0.150613.0126750.06330.653718.951
0.149314.0136500.06290.653818.951
0.148615.0146250.06280.653718.9513

Framework versions

  • Transformers 4.38.1
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
893bb69

0 моделей